Dari perspektif pembentukan model, PCA memungkinkan Anda membuat model dengan lebih sedikit fitur, namun tetap menangkap sebagian besar informasi dalam data asli. Namun, seperti yang telah Anda lihat, kelemahan PCA adalah sulitnya menafsirkan model. Pada latihan ini, Anda akan berfokus pada pembangunan model regresi linear menggunakan subset data penjualan rumah. Variabel target adalah price.

Model yang dibangun langsung dari data tanpa mengekstraksi komponen utama memiliki RMSE sebesar $236,461.4. Anda akan menerapkan PCA dengan tidymodels dan membandingkan RMSE yang baru. Ingat, RMSE yang lebih rendah lebih baik.

Pustaka tidyverse dan tidymodels telah dimuat untuk Anda.

Penutup

Create Your Free Account